¿Qué es R?

¿Por qué nos gusta?

Particularmente útil para

  1. Manejar, combinar, limpiar y reorganizar datos.
  2. Análisis estadístico, álgebra matricial, modelado, estadística avanzada.
  3. Usar un entorno gráfico poderoso para explorar datos o para publicar.
  4. Trabajar de forma reproducible a partir de scripts.

Advertencias

Instalación de R

https://cran.r-project.org/

Luego de instalar R, se recomienda instalar Rtools.

Interfaces de usuario

Front-ends gráficos

¿Cómo correr comandos/código?

Grupos de funciones (Paquetes)

Actualizar R (si ya lo tenías instalado) y los paquetes

# Instalar el paquete installr
install.packages("installr")
# Cargar el paquete
library(installr) 
# Comando para actualizar R
updateR()
# Comando para actualizar paquetes
update.packages(checkBuilt = TRUE, ask = FALSE)

Buenas prácticas

?ayuda
?cualquier_cosa
?mean
??mean

Informes automáticos

R cuenta con un paquete llamado knitr con el cual podemos generar dinámicamente reportes, análisis y documentos. La técnica es la misma para darle formato a los cuadernos de Jupyter/notebooks de Google Colab que ven en el curso de Python.

Creación de nuestro primer proyecto

  1. Abrir RStudio.
  2. Clic en File > New Project
    • New Directory > New Project si queremos crear una nueva carpeta en nuestro equipo.
    • Existing Directory si queremos alojar nuestro proyecto en una carpeta ya creada.
  3. Una vez creado el proyecto, podemos verificar que la ventana del programa se renombra y apunta a la carpeta donde está alojado.
  4. Clic en File > New File > R Script. En la ventana que se carga ya podemos empezar a ejecutar nuestro código.